Skip to main content
  1. Casa
  2. Salud

Primera prueba exitosa de vacuna contra cáncer de páncreas

El cáncer de páncreas es uno de los más letales del mundo, el 88% de los pacientes mueren a pesar de haber recibido los tratamientos disponibles, por eso es esperanzadora la noticia publicada este miércoles 10 de mayo en la revista Nature, una vacuna ARN que presentó buenas respuestas en ocho pacientes.

La vacuna ha conseguido activar el sistema inmune de la mitad de los pacientes. Ninguno de ellos tuvo una recaída en el tiempo que duró el ensayo: 18 meses. En cambio, todos los enfermos en los que la vacuna no provocó reacción sufrieron recaídas.

Recommended Videos

El cáncer de páncreas es un tumor donde el calor es incapaz de matarlo. Por eso en el páncreas no funciona la inmunoterapia, en ellos hay hasta 12 veces más células inmunes que en el resto de pacientes. Esas células inmunes son linfocitos T asesinos, un tipo de glóbulo blanco capaz de matar a otras células. Los linfocitos T de los supervivientes han aprendido a identificar las proteínas aberrantes que produce el tumor—llamadas neoantígenos— y aniquilarlo.

“Tras analizar muestras de supervivientes a largo plazo, nos preguntamos si podíamos emularlo en el resto de los pacientes”, explica a el diario El País de España, Vinod Balachandran, médico del Centro de Cáncer Sloan Kettering de Nueva York y líder del equipo que ha desarrollado la vacuna.

Tras extirpar los tumores del abdomen de los 16 participantes, los investigadores secuenciaron su genoma e identificaron hasta 20 neoantígenos. Luego crearon vacunas de ARN que contenían la receta para que cada uno sintetizase en su organismo las moléculas específicas de su tumor.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

En este punto se les istró atezolizumab, un fármaco de inmunoterapia, una dosis de vacuna y, por último, mFolfirinox, un tipo de quimioterapia. Luego dieron una dosis de recuerdo. Además de los resultados positivos en el 50% de los pacientes ya mencionados, los investigadores observaron que aumenta en su organismo la cantidad de linfocitos asesinos, lo que probablemente esté detrás de la ausencia de recaídas.

“Estos resultados son muy prometedores y sientan la base para una segunda fase de ensayos clínicos”, resaltan Amanda Huff y Neeha Zaidi, investigadoras de la Universidad Johns Hopkins (EE UU) que no han participado en el estudio, en un comentario también publicado este miércoles.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
La primera incursión de Apple en las cámaras inteligentes para el hogar
Arlo Pro 4 Spotlight Camera montada sobre una pared de madera, una de las mejores cámaras de seguridad para el hogar

Apple planea lanzar una cámara de seguridad inteligente para el hogar en 2026, según Ming-Chi Kuo, una figura prominente con os en la cadena de suministro de Apple en Asia.

"Apple está haciendo su primera incursión en el mercado de cámaras IP para el hogar inteligente, con una producción en masa programada para 2026, con el objetivo de envíos anuales de decenas de millones", escribió Kuo en una publicación en línea compartida el lunes, y agregó que la firma tecnológica china GoerTek será el proveedor exclusivo de ensamblaje.

Leer más
Primeras críticas de Red One no son buena señal para Dwayne Johnson
criticas red one malas dwayne johnson

Dwayne Johnson intentará rescatar a Santa Claus en su nueva película, Red One. A juzgar por la reacción inicial, Johnson probablemente no pueda salvar la recepción crítica de la película.

El embargo de reseñas de Red One se ha levantado y la recepción es cualquier cosa menos positiva. Red One abrió con un 35% en Rotten Tomatoes y un 37% en Metacritic. El hecho de que Amazon MGM Studios levante el embargo de reseñas en la noche de las elecciones lo dice todo. O bien el estudio quería proporcionar una distracción de la cobertura de las elecciones, o sabían que la recepción inicial sería negativa. Esta última es la respuesta probable.

Leer más
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

Leer más